Wdrożenia AI
Wdrożenia AI Wrocław — od audytu do działającego rozwiązania
Wdrażamy AI w firmach z Wrocławia i z całej Polski. Robimy projekty, które dają się zmierzyć: automatyzacja procesów, agenci AI, wyszukiwarka po dokumentach firmy (RAG), integracje LLM z Waszym oprogramowaniem. Praca, dane, decyzje na liczbach. Slajdy zostawiamy konkurencji.
AI w firmie — gdzie zacząć, żeby nie spalić budżetu
Klienci przychodzą do nas zwykle z jednym z dwóch problemów. Albo nie wiedzą, gdzie w ich firmie AI naprawdę by się przydało (więc temat odkładają na później), albo próbowali już wdrożyć "chatbota AI" i wyszedł im teatr. My zaczynamy zawsze od audytu: rozmowa, mapowanie procesów, krótka lista miejsc z najlepszym stosunkiem ROI do ryzyka. Z tej listy wybieramy razem jedno i puszczamy w pilotaż na realnych danych — żeby decyzje o większych budżetach zapadały na liczbach, a nie na slajdach.
Co konkretnie wdrażamy
Najczęstsze typy projektów AI, które u nas zamawiają firmy:
- Automatyzacja przetwarzania dokumentów (faktury, umowy, oferty, maile)
- RAG — wyszukiwarka odpowiedzi po wewnętrznych dokumentach firmy
- Agenci AI obsługujący zadania (research, raporty, klasyfikacja, follow-upy)
- Chatboty B2B/B2C zintegrowane z CRM, sklepem, bazą produktów
- Asystenci wewnętrzni dla zespołów (sprzedaż, support, HR, prawnicy)
- Klasyfikacja i tagowanie danych (CRM, ticketing, opinie klientów)
- Integracje z OpenAI, Anthropic, Google Gemini, modelami open source
Jak wdrażamy AI
- AI audyt firmy5 dni roboczych
Mapujemy procesy, identyfikujemy 3–5 miejsc gdzie AI da realny zwrot. Wynik: dokument z priorytetami i szacunkami.
- Wybór pierwszego use case2–3 dni
Wspólnie wybieramy 1 wdrożenie z największym ROI i najmniejszym ryzykiem. Definiujemy jasne metryki sukcesu.
- Pilot (proof of value)2–4 tygodnie
Budujemy działające rozwiązanie na realnych danych firmy w 2–4 tygodnie. Mierzymy efekty na kontrolnej próbce.
- Wdrożenie produkcyjne2–6 tygodni
Integracja z systemami firmy, dostępy, RODO/AI Act, szkolenie zespołu, dokumentacja.
- Iteracja i kolejne wdrożeniaciągłe
Mierzymy oszczędności, optymalizujemy, dokładamy kolejne procesy z roadmapy.
Technologia i compliance
OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google Gemini, modele open source (Llama, Mistral) — dobór modelu zależy od wymagań na koszt, latencję, jakość i lokalizację danych. Backend Python/Node.js, wektorowe bazy (pgvector, Qdrant), n8n/Make do automatyzacji. RODO i AI Act (od 2026) wbudowane w proces, nie doklejone na końcu.
Pytania o wdrożenia AI
Od czego zacząć wdrażanie AI w firmie?
Od audytu. Bez tego pierwsze wdrożenie często ląduje w niewłaściwym procesie. AI audyt 2mcode (5 dni roboczych) daje listę 3–5 miejsc z konkretnym ROI, priorytetami i szacunkiem kosztów.
Ile kosztuje wdrożenie AI w MŚP?
Każde wdrożenie wyceniamy indywidualnie po krótkiej rozmowie — koszt zależy od liczby zintegrowanych systemów, skali danych, wymagań na compliance i wybranego modelu. Większość projektów AI zaprojektowanych "MVP-first" zwraca się w pierwszych miesiącach na oszczędnościach pracy zespołu. Konkretną kwotę dostajesz po pierwszej rozmowie i (przy większych projektach) po 5-dniowym audycie.
Co z RODO i AI Act?
Standardowo. Wybieramy modele i hosting tak, żeby dane firmy nie wyciekały do zewnętrznych providerów (Azure OpenAI w UE, modele lokalne, on-premise). AI Act (obowiązujący od sierpnia 2026) bierzemy pod uwagę przy klasyfikacji systemu (high-risk vs limited-risk) i odpowiedniej dokumentacji.
Czy nasze dane będą używane do trenowania AI?
Nie, jeśli tego nie chcesz — i domyślnie nie chcemy. Używamy API providerów w trybach z wyłączonym treningiem (np. OpenAI API zero-retention dla Enterprise, Azure OpenAI standardowo nie trenuje na danych klienta).
Jakie efekty mogę osiągnąć?
To zależy od procesu i jakości Waszych danych — i każdy projekt zaczynamy od pomiaru baseline, żeby później móc pokazać realny przyrost. Z tego, co widzieliśmy u klientów i co opisuje literatura branżowa: znaczne skrócenie obsługi maili, szybkie wyszukiwanie po dokumentach firmy, odciążenie supportu z najprostszych zapytań, klasyfikacja faktur i umów z wysoką trafnością. Konkretne procenty obiecujemy dopiero po pomiarze — wcześniej to byłaby loteria.
Czy potrzebujemy własnego data scientisty?
Nie do większości projektów. Współczesne wdrożenia AI to bardziej integracja API niż klasyczny machine learning — robimy je z naszym zespołem, Twoja strona dostarcza wiedzy domenowej i danych.
Czy podpisujemy NDA?
Tak. Standardowo podpisujemy NDA przed pierwszą rozmową techniczną, jeśli klient sobie tego życzy. Wszystkie materiały, kod i dane traktujemy jako poufne.
Jak szybko możemy zacząć?
Zazwyczaj startujemy w ciągu 7–14 dni od podpisania umowy. Pierwszy etap (warsztat / discovery) możemy często umówić jeszcze w tym samym tygodniu.
Zacznijmy od krótkiej rozmowy o Twojej firmie
W trzydzieści minut przejdziemy przez Wasze procesy i powiemy szczerze, gdzie AI ma sens, a gdzie nie. Bez zobowiązań i bez gadki o "rewolucji AI".
Umów bezpłatną konsultację →